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私のサイトにレコメンデーション システムを構築して、人々が特定のものを「いいね」して、他の人が気に入った他のものも表示できるようにしたいと考えています。よろしければ「レコメンド」システム。

例:

  • Amazon - 他の人が気に入ったアイテムも表示します。
  • Newegg - 他の人が一緒に購入したアイテムを表示します。
  • 9gag - 他の人が気に入った写真を表示します。

私はこの種のソフトウェア設計に不慣れで、文字通りどこから始めればよいかわかりません。いくつかの提案と読み物、そしてより賢い人々によってすでに準備されているパターンがさらに良いでしょう.

私のアイテムは「いいね」または「ニュートラル」のいずれかになります (ユーザーは何もしませんでした)。アイテムの微調整された評価システムはありません。これにより、必要なアルゴリズムが簡素化されると思います。

私のプラットフォームは、バックエンドとして MSSQL 2008 を使用した ASP.Net MVC3 を使用した C# です。それが議論に関連している場合。

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推奨事項に基づくアルゴリズムの構築は、通常、特定の一連の設計パターンには従いません...アプリケーションのドメインによって異なります...

これらの種類のアルゴリズムの概念/メカニズムを認識していない場合、これらのアルゴリズムは集合知、機械学習、クラウドソーシングなどの概念に基づいて構築されています...

Programming Collective Intelligenceは、あなたが得ることができる最良の読み物です...この本は、あなたの要求に応じたアルゴリズムを構築する方法について、非常に良い視点を提供するはずです. しかし残念なことに、この本では Python を使用しています...コード例として...しかし、それでも概念は非常に役に立ちます...

于 2012-05-18T18:52:26.947 に答える
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Algorithms of the Intelligent Webや古いProgramming Collective Intelligenceのような、この問題空間について説明している本を読みたいと思うかもしれません。

于 2012-05-18T18:50:50.367 に答える